論文の概要: PP-MARL: Efficient Privacy-Preserving Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Intelligence in Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12064v2
• Date: Fri, 21 Feb 2025 16:23:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 21:37:38.73514
• Title: PP-MARL: Efficient Privacy-Preserving Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Intelligence in Communications
• Title（参考訳）: PP-MARL:コミュニケーションにおける協調的知能のための効果的なプライバシー保護型マルチエージェント強化学習
• Authors: Tingting Yuan, Hwei-Ming Chung, Xiaoming Fu,
• Abstract要約: 多エージェント強化学習(MARL)は,コミュニケーション問題において協調的知能(CI)を実現するための一般的な手法である。 MARLのプライバシー保護を保証することは、情報の共有を通じて相互に学習する異種エージェントが存在するため、難しい課題である。 MARLの効率的なプライバシー保護学習手法であるPP-MARLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.955599283219298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative intelligence (CI) is expected to become an integral element in next-generation networks because it can aggregate the capabilities and intelligence of multiple devices. Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a popular approach for achieving CI in communication problems by enabling effective collaboration among agents to address sequential problems. However, ensuring privacy protection for MARL is a challenging task because of the presence of heterogeneous agents that learn interdependently via sharing information. Implementing privacy protection techniques such as data encryption and federated learning to MARL introduces the notable overheads (e.g., computation and bandwidth). To overcome these challenges, we propose PP-MARL, an efficient privacy-preserving learning scheme for MARL. PP-MARL leverages homomorphic encryption (HE) and differential privacy (DP) to protect privacy, while introducing split learning to decrease overheads via reducing the volume of shared messages, and then improve efficiency. We apply and evaluate PP-MARL in two communication-related use cases. Simulation results reveal that PP-MARL can achieve efficient and reliable collaboration with 1.1-6 times better privacy protection and lower overheads (e.g., 84-91% reduction in bandwidth) than state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: コラボレーションインテリジェンス(CI)は、複数のデバイスの能力とインテリジェンスを集約できるため、次世代ネットワークにおいて不可欠な要素となることが期待されている。 マルチエージェント強化学習(MARL)は, エージェント間の効果的な協調により, 逐次的問題に対処することで, コミュニケーション問題におけるCIを実現するための一般的な手法である。 しかし、共有情報を介して相互に学習する異種エージェントが存在するため、MARLのプライバシー保護を確保することは難しい課題である。 データ暗号化やフェデレートドラーニングといったプライバシ保護技術をMARLに実装することは、注目すべきオーバーヘッド(計算と帯域幅など)を導入する。 これらの課題を克服するために、我々は、MARLの効率的なプライバシー保護学習手法であるPP-MARLを提案する。 PP-MARLは、ホモモルフィック暗号化(HE)とディファレンシャルプライバシ(DP)を活用してプライバシを保護すると同時に、共有メッセージの容量を減らし、オーバーヘッドを減らすために分割学習を導入する。 通信関連2症例にPP-MARLを適用し,検討した。 シミュレーションの結果、PP-MARLは、最先端のアプローチよりも1.1～6倍のプライバシー保護とオーバーヘッド(84～91%の帯域幅削減)で効率的で信頼性の高いコラボレーションを実現できることがわかった。

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